位图和布隆过滤器：位图

news2025/4/9 3:11:58

在《unordered_map 和 unordered_set》中提到过：

哈希是一种思想，通过哈希函数将数据转化为一个或多个整型 —— 映射关系；通过这种映射关系，可以做到以 O(1) 的时间复杂度查找数据。

本文即将介绍的位图和 布隆过滤器 就是两个非常典型的哈希思想的应用成果，可以在应对海量数据问题且做到极大程度节省空间的同时，快速判断一个整型和一个字符串是否在位图和布隆过滤器中。

一、位图

1.1 位图的概念

在直接给出位图的概念之前，我们先温习几个常识：

1 int == 4 byte；
1 byte == 8 bit ——> 1 int == 32 bit

也就是说，假设我们有 10 个位于 [0, 32) 的整数，仅需 1 个 int 就可以将这些数据标记（在保证数据范围的情况下，即使数据量更大一些也没问题）。

位图的概念：

各个比特位上的数据默认为 0 —— 不存在，遍历数据的过程中，将数据对应位置的 0 修改为 1 —— 存在；再判断某个整数是否存在时，仅须根据其对应位置上的状态（0 或 1）即可得出。

图中 “53 在 32 右边” 的情形并不绝对，与机器的大小端有关。无论你的设备是大端机还是小端机，“1 << 21” —— 左移都能保证把 “1” 往数据高位移动。

进一步延伸，面对这样一个场景：

给40亿个不重复的无符号整数，没排过序。给一个无符号整数，如何快速判断一个数是否在这40亿个数中。

试图通过 排序 + 二分 的办法解决，显然不靠谱 —— 存下 40 亿个整数大约 16 GB 内存。

在 面对海量整型数据，判断某个整数存在与否 的场景下，位图具有无可比拟的优势 —— 占用的空间小且能够快速查找。

一个非常重要的问题：位图应该开多大的空间？ 具体要开多大，不是由数据的个数决定，而是由数据的范围决定。

代码：

	template<size_t N> // 非类型模板参数
    class bitset 
    {
    public:
        bitset()
        {
            _bs.resize(N/32 + 1); // 开 (N/32 + 1) 个 int 类型空间
        }

        void set(size_t n) // 将 n 对应的位置状态修改为 1
        {
            size_t i = n / 32;
            size_t j = n % 32;

            _bs[i] |= (1 << j);
        }

        void reset(size_t n) // 将 n 对应的位置状态修改为 0
        {
            size_t i = n / 32;
            size_t j = n % 32;

            _bs[i] &= ~(1 << j);
        }

        bool test(size_t n) // 判断 n 是否存在
        {
            size_t i = n / 32;
            size_t j = n % 32;

            return _bs[i] & (1 << j);
        }

    private:
        vector<int> _bs;
    };